[發(fā)明專利]一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)機(jī)械臂視覺(jué)控制方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201710021710.6 | 申請(qǐng)日: | 2017-01-12 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN106874914B | 公開(kāi)(公告)日: | 2019-05-14 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 皮思遠(yuǎn);肖南峰 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 華南理工大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06K9/46 | 分類號(hào): | G06K9/46;G06K9/62;G06K9/66;G06N3/08;B25J9/16 |
| 代理公司: | 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245 | 代理人: | 羅觀祥 |
| 地址: | 510640 廣*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 深度 卷積 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 工業(yè) 機(jī)械 視覺(jué) 控制 方法 | ||
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)機(jī)械臂視覺(jué)控制方法,包括步驟:1)目標(biāo)物體視覺(jué)信息采集與預(yù)處理;2)訓(xùn)練與調(diào)整深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;3)驗(yàn)證模型與保存模型。本發(fā)明結(jié)合深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取不同姿態(tài)的目標(biāo)物體的理想抓取位置,提升了系統(tǒng)能夠適用的范圍,從而克服了傳統(tǒng)視覺(jué)控制發(fā)放識(shí)別特定目標(biāo)物體差問(wèn)題,有效簡(jiǎn)化工業(yè)機(jī)械臂的使用難度,為工業(yè)機(jī)械臂控制提供新的方法,具備良好的擴(kuò)展性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及工業(yè)機(jī)械臂領(lǐng)域,尤其是指一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)機(jī)械臂視覺(jué)控制方法。
背景技術(shù)
在工業(yè)生產(chǎn)中,工業(yè)機(jī)械臂可以替代人力進(jìn)行簡(jiǎn)單和重復(fù)性的工作,例如:拾取、組裝、焊接、包裝、敲打、剪切、打磨、拖拽等生產(chǎn)操作。特別是在危險(xiǎn)、惡劣的作業(yè)環(huán)境下使用機(jī)器人技術(shù)降低潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。研究機(jī)器人技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能制造,降低企業(yè)生產(chǎn)成本的重要的途徑。
“運(yùn)動(dòng)規(guī)劃”和“任務(wù)確定”是工業(yè)機(jī)械臂的關(guān)鍵的兩類技術(shù)。“運(yùn)動(dòng)規(guī)劃”可以分為路徑規(guī)劃(path planning)和軌跡生成(trajectory generation)兩部分。路徑規(guī)劃的目的是為工業(yè)機(jī)械臂找到一系列無(wú)干涉、并能成功完成任務(wù)的路徑點(diǎn),這些路徑點(diǎn)可以是三維空間中的坐標(biāo),或者關(guān)節(jié)角度,路徑規(guī)劃即為工業(yè)機(jī)械臂確定工作過(guò)程中需要經(jīng)過(guò)的特定位置的集合;軌跡生成負(fù)責(zé)為工業(yè)機(jī)械臂生成一系列在運(yùn)動(dòng)上連續(xù)的參考點(diǎn)和附加信息,軌跡生成即確定工業(yè)機(jī)械臂以何種方式、速度通過(guò)路徑規(guī)劃生成的路徑點(diǎn)集合。
“任務(wù)確定”是研究和解決工業(yè)機(jī)械臂如何識(shí)別目標(biāo)物體。工業(yè)機(jī)械臂需要能夠識(shí)別目標(biāo)物體,然后才能進(jìn)行后續(xù)生產(chǎn)操作。目前這部分存在很大缺陷,現(xiàn)有的工業(yè)機(jī)械臂需要要求物件出現(xiàn)在固定的空間三維坐標(biāo)位置上。工業(yè)機(jī)械臂再?gòu)倪@個(gè)位置針對(duì)不同作業(yè)對(duì)物件進(jìn)行具體操作。
目前在傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人上的控制技術(shù)(正逆運(yùn)動(dòng)學(xué),正逆動(dòng)力學(xué),軌跡規(guī)劃,參數(shù)辨識(shí),誤差補(bǔ)償?shù)?在理論上已經(jīng)非常成熟了,只要給定目標(biāo)坐標(biāo),就能配合多種方法進(jìn)行軌跡規(guī)劃獲取一條適當(dāng)?shù)倪\(yùn)動(dòng)路徑和運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的動(dòng)力輸出配置。
目前生產(chǎn)上的工業(yè)機(jī)械臂使用方式有以下幾種:
1.拖動(dòng)示教:即通過(guò)拖動(dòng)工業(yè)機(jī)器人來(lái)教會(huì)工業(yè)機(jī)器人按照固定的軌跡進(jìn)行工作,使用上十分簡(jiǎn)單,但是面對(duì)復(fù)雜工作不能很好的進(jìn)行規(guī)劃,而且這種拖動(dòng)方式需要人來(lái)進(jìn)行,工業(yè)機(jī)器人存在一定危險(xiǎn)性。
2.外部示教:利用手:勢(shì)傳感器來(lái)操作機(jī)器人,讓機(jī)器人模仿手的運(yùn)動(dòng)。但是問(wèn)題在于這些傳感器的精度不高,短期內(nèi)無(wú)法用于工業(yè)生產(chǎn)。
3.語(yǔ)音示教:利用預(yù)定義的語(yǔ)音指令來(lái)操縱工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng),存在問(wèn)題是可操作精度差,不能很好的進(jìn)行精細(xì)的工作。
4.編程示教:即利用工業(yè)機(jī)器人的示教盒進(jìn)行編程控制工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)轉(zhuǎn),這需要工廠中有熟悉機(jī)器人的使用人員。
以上的4種工業(yè)機(jī)器人使用方式都存在的缺點(diǎn)的是,工業(yè)機(jī)器人需要按照預(yù)定義的程序運(yùn)轉(zhuǎn),需要專業(yè)人員進(jìn)行維護(hù),并且應(yīng)用到新任務(wù)中的復(fù)雜度高。部署和實(shí)施上的困難在很大程度上限制了機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的反展。給定目標(biāo)物體信息,工業(yè)機(jī)械臂便可完成相應(yīng)生產(chǎn)操作,但是如何確定目標(biāo)物體是應(yīng)用的一大難題。因此亟需一種智能的能夠自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)物體的算法用于控制工業(yè)機(jī)械臂,降低工業(yè)機(jī)械臂的應(yīng)用成本。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有工業(yè)機(jī)械臂視覺(jué)控制技術(shù)自動(dòng)化水平與智能化層度低,提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)機(jī)械臂視覺(jué)控制方法,該方法考慮了工業(yè)機(jī)械臂相對(duì)穩(wěn)定的室內(nèi)工作環(huán)境要求,克服通過(guò)重復(fù)性編程控制工業(yè)機(jī)器人的缺點(diǎn);結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺(jué),利用仿生物視覺(jué)方法的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提取目標(biāo)零件的能力,提升工業(yè)機(jī)械臂視覺(jué)系統(tǒng)識(shí)別目標(biāo)零件的準(zhǔn)確度,優(yōu)化工業(yè)機(jī)械臂的使用和加速工業(yè)機(jī)械臂在生產(chǎn)中的應(yīng)用。
為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為:一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)機(jī)械臂視覺(jué)控制方法,具體包含以下步驟:
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G06K 數(shù)據(jù)識(shí)別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識(shí)別印刷或書(shū)寫(xiě)字符或者用于識(shí)別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測(cè)或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫(huà)組成的,而且每個(gè)筆畫(huà)表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無(wú)須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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